| La inteligencia artificial ha llegado a la entomocultura. Desde sensores hasta algoritmos predictivos, la cría de Tenebrio molitor evoluciona hacia un modelo más eficiente, automatizado y respetuoso con el medio ambiente. Un paso más en la profesionalización del sector. |
La cría de insectos, en especial la del Tenebrio molitor, ha dado un salto cualitativo gracias a los avances en inteligencia artificial (IA). Frente a los métodos tradicionales, hoy se desarrollan soluciones digitales capaces de automatizar, anticipar y optimizar cada fase del proceso productivo.
En un contexto donde la eficiencia, el bienestar animal y la sostenibilidad son prioritarios, estas innovaciones permiten elevar el nivel técnico de la entomocultura, haciéndola más competitiva y alineada con las exigencias del mercado. En Protiberia, apostamos por estar a la vanguardia en esta transformación.
Sensores inteligentes: los ojos del sistema
El primer paso para aplicar IA es medir de forma constante. Por ello, cada vez más granjas de insectos incorporan sensores que permiten:
- Monitorizar temperatura, humedad y niveles de CO₂ en tiempo real
- Detectar variaciones en la ventilación o iluminación
- Controlar la calidad del sustrato y su evolución
Estos dispositivos generan miles de datos cada hora, permitiendo una vigilancia constante del ambiente. En estudios recientes, se ha demostrado que este tipo de sistemas reducen los fallos operativos y mejoran la productividad.
Visión artificial: cuando las cámaras también analizan
Las cámaras inteligentes aplicadas a la entomocultura han abierto una nueva dimensión:
- Reconocen visualmente fases del ciclo de vida: huevo, larva, pupa y escarabajo
- Detectan contaminaciones en el sustrato
- Analizan el movimiento larvario como indicador de bienestar
Todo esto se traduce en una gestión más eficiente, sin necesidad de intervención directa. Además, facilita auditorías y seguimiento documental, aspectos clave si se destinan productos a alimentación animal o humana.
Decisiones automáticas: IA que predice y actúa
La IA va más allá de observar: aprende. Con algoritmos entrenados con millones de registros, los sistemas actuales pueden:
- Ajustar automáticamente los parámetros ambientales
- Determinar el mejor momento de alimentación o recolección
- Prevenir brotes de estrés o mortalidad en los lotes
Estos algoritmos logran hasta un 90 % de precisión en la predicción de eventos críticos. Esto permite un nivel de control impensable hace solo unos años y una mejor toma de decisiones, incluso de forma autónoma.
Automatización en acción: integración total
La combinación de sensores, IA y visión artificial permite controlar todo el proceso:
- Dosificación automatizada del alimento según el lote
- Control climático optimizado para cada estadio
- Programas de limpieza o ventilación inteligente
Estas soluciones aumentan el rendimiento productivo, reducen costes y mejoran el confort de los insectos, lo que se traduce en mejores resultados biológicos.
Protiberia y el impulso a la entomocultura 4.0
En Protiberia trabajamos por un modelo de producción moderno, seguro y responsable. La integración de tecnologías como la inteligencia artificial en nuestras instalaciones nos permite:
- Mejorar el bienestar del Tenebrio molitor
- Elevar la trazabilidad y seguridad alimentaria
- Optimizar el uso de recursos y reducir el impacto ambiental
Esto no sustituye al equipo humano, sino que lo potencia. Porque entendemos que la innovación es una aliada, no un reemplazo.
Reflexión final
En Protiberia creemos que el avance tecnológico no solo es compatible con la sostenibilidad y la eficiencia, sino que es esencial para alcanzarlas. Por eso, seguimos apostando por la digitalización como herramienta para una cría más inteligente, ética y rentable.
La inteligencia artificial está transformando la cría del Tenebrio molitor, llevando la entomocultura a niveles de precisión impensables hace solo unos años. El futuro no es lejano: ya ha empezado.
Referencias
- Majewski, P., Zapotoczny, P., Lampa, P., Burduk, R., & Reiner, J. (2022). Multipurpose monitoring system for edible insect breeding based on machine learning. Scientific Reports, 12(1), 7892.
- Nawoya, S., Ssemakula, F., Akol, R., Geissmann, Q., Karstoft, H., Bjerge, K., … & Gebreyesus, G. (2024). Computer vision and deep learning in insects for food and feed production: A review. Computers and Electronics in Agriculture, 216, 108503.
- Van Huis, A. (2013). Potential of insects as food and feed in assuring food security. Annual review of entomology, 58(1), 563-583.
